设置图例字体_如何实现ggplot2不用颜色，改用形状来区分图例

最新推荐文章于 2024-03-05 14:35:57 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-05 14:35:57 发布 · 721 阅读

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#设置图例字体

文章介绍使用R的ggplot2实现可视化展示，针对杂志期刊或毕业论文要求，阐述在黑白图状态下用形状区分图例的方法。分别就折线图和柱状图展开说明，包括用颜色、线型、形状区分折线图图例，以及用颜色、灰度区分柱状图图例，还提及ggplot2的分面功能。

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使用R的ggplot2可以实现精美的可视化展示，但是有一些杂志期刊或者毕业论文会要求不能用颜色来区分图例，要实现即使在黑白图状态下也能识别图例，即改用形状来区分图例。本篇文章主要就折线图和柱状图进行说明（目前作者还尚不知如何使用形状来填充柱状图，如果你有更好的办法可以在评论区进行补充交流）。

一.折线图

折线图要演示的数据：

dt<-data.frame(season = 1:4, 
                mean = c(70,85,90,120,80,87,99,110),
                pollutant = c('NO2','NO2','NO2','NO2','PM2.5','PM2.5','PM2.5','PM2.5'))
dt

数据如下：

准备做一个以season为x轴，mean为y轴，pollutant为类别（图例）的时间序列图

用颜色区分折线图图例

library（ggplot2）
ggplot(dt,aes(x=season,y=mean,col =  pollutant))+
  geom_line(size=0.8)

2. 用线型区分折线图图例

ggplot(dt,aes(x=season,y=mean,col =  pollutant))+
  geom_line(aes(linetype = pollutant),size=0.8)

3. 用形状区分折线图图例

ggplot(dt,aes(x=season,y=mean,col =  pollutant))+
  geom_line(size=0.8)+  
  geom_point(aes(shape=pollutant),size=3)

4. 分面组图例子

上面的简单图用excel也可以实现，而且相对更方便，我一般更多的用ggplot2包来实现面板数据的图形展示。我们有时候需要展示多个城市的时间序列图，在excel里只能实现单独一个城市一个图，且不便于比较。ggplot2的分面功能可以实现一页多图的功能，即所有城市的时间序列图在一张图中一次性展示。

数据如下：

dt2<-data.frame(season = 1:4, 
                mean = c(70,85,90,120,80,87,99,110,
                         69,90,85,100,90,76,95,112),
                pollutant = c('NO2','NO2','NO2','NO2','PM2.5','PM2.5','PM2.5','PM2.5',
                              'NO2','NO2','NO2','NO2','PM2.5','PM2.5','PM2.5','PM2.5'),
                city=c('北京','北京','北京','北京','北京','北京','北京','北京',
                       '天津','天津','天津','天津','天津','天津','天津','天津'))
dt2

即在数据dt的基础之上加入了截面数据——城市数据。

ggplot(dt2,aes(x=season,y=mean,col =  pollutant))+
  geom_line(size=0.8)+  
  geom_point(aes(shape=pollutant),size=3)+
  facet_wrap(city~.,nrow=2,scales="free_x")+ #实现一页多图，按城市分面，
                                             #nrow=2表示2行，即小图按两行排列，也可以根据需求设置列ncol=2
                                             # scale标尺（free_x,free_y,free)选择free_x表示共用y轴
  scale_color_manual(values=alpha(c("#70AD47","#4472C4")))+ #除了默认颜色以外，也可以自定义颜色
  scale_x_continuous(labels = c("spring","summer","autumn","winter"))+  #把x轴刻度值标签改成“春夏秋冬”
  theme(legend.text=element_text(face ="bold"), #图例的PM2.5、NO2字体改成bold字体
        legend.position = "top",          #图例位置改为图上方
        legend.title=element_blank(),    #隐藏图例“pollutant"
        strip.text = element_text(face ="bold",size = 10), #设置单个图的类别标题文本的字体及大小（即小图中的“北京”、”天津“）
        axis.title =element_text(face = "bold"),   #设置坐标标题文本
        axis.title.x=element_blank())+             #隐藏x轴名称
  ylab("浓度均值")

二.柱状图

柱状图要演示的数据：

dt3<-data.frame(season = 1:4, 
                mean = c(40,45,40,20,30,15,20,10,30,40,40,70),
                level = c('A','A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C'))
dt3

用颜色区分柱状图图例

主要用堆积柱状图进行演示。

ggplot(dt3,aes(x=season,y=mean,fill=level))+
  geom_bar(stat="identity",position = position_stack(reverse = TRUE))  #position = position_stack(reverse = TRUE)是先让类别“A”先在下面堆积

2. 用灰度区分柱状图图例

ggplot(dt3,aes(x=season,y=mean,fill=level))+
  geom_bar(stat="identity",position = position_stack(reverse = TRUE))+
  scale_fill_grey(start=0,end=1)

能力有限，目前我还未能实现用形状来填充柱状图，大家如果有更好的办法欢迎在评论区交流。

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参考

^http://blog.sina.com.cn/s/blog_670445240102v8xd.html
^https://blog.youkuaiyun.com/xspyzm/article/details/69665099?utm_source=blogxgwz8